Die 98-prozentige Reduzierung des Brenngasverbrauchs im Prozess der Schwefelrückgewinnung ist eines der herausragenden Ergebnisse des Einsatzes von künstlicher Intelligenz in Raffinerien. In der Energiebranche wird Erdgas als wichtige fossile Brennstoffquelle anerkannt, die mit Herausforderungen wie Nachfrageschwankungen und Unsicherheiten im Verbrauch konfrontiert ist. In diesem Zusammenhang kann ein Fehler bei der Vorhersage und Zuteilung von Gas zu höheren Kosten und Energieverschwendung führen.
Optimierung des Gasverbrauchs mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz
Neueste Forschungen haben gezeigt, dass der Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zur Optimierung des Gasverbrauchs in Raffinerien beitragen kann. Eine der wichtigen Studien befasste sich mit den Schwefelrückgewinnungseinheiten (SRU) in Raffinerien und zeigte, dass durch die Optimierung von Temperatur und Prozess der Gasverbrauch erheblich gesenkt werden kann. In dieser Studie verwendeten die Forscher die Software Chemkin Pro und Aspen Hysys in der MATLAB-Umgebung, um einen mehrzieligen Optimierungsprozess zu erstellen.
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Durch den Einsatz eines genetischen Algorithmus konnte dieses Modell die Ofentemperatur auf 1028 Grad Celsius senken und den Brenngasverbrauch im Ofen von 1773 Normkubikmetern pro Stunde auf 29 Normkubikmeter pro Stunde reduzieren. Diese Änderung bedeutet eine Reduzierung des Gasverbrauchs um fast 98 Prozent und führte zu einer Senkung der Betriebskosten der Raffinerie.
Herausforderungen und Auswirkungen der Nachfrageprognose
Eine präzise Vorhersage der Nachfrage nach Erdgas ist einer der Schlüsselaspekte der Energieplanung. In verschiedenen Studien hatten ältere Modelle aufgrund von Einschränkungen bei der Analyse nichtlinearer Verhaltensweisen in einigen Fällen hohe Fehlerquoten. Beispielsweise wurde in einer Studie in der Türkei das graue Wolfmodell als fortschrittliche Methode zur Vorhersage verwendet und lieferte Ergebnisse mit angemessener Genauigkeit.
Darüber hinaus wurden auch andere Algorithmen wie Random Forest und hybride Modelle in China eingesetzt, um die Auswirkungen verschiedener Faktoren auf den Erdgasverbrauch zu untersuchen. Diese Methoden zeigten, dass sie präzise Vorhersagen liefern können und somit zur Optimierung des Energieverbrauchs beitragen.
Schließlich trägt der Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz nicht nur zur Reduzierung des Gasverbrauchs in Raffinerien bei, sondern kann auch die Aufnahmefähigkeit erneuerbarer Energien wie Windenergie erhöhen. Auf diese Weise kann die Optimierung des Gasverbrauchs als effektive Lösung zur Senkung der Kosten und Verbesserung der Energieeffizienz in der Raffinerieindustrie angesehen werden.
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